あなたは5つのAIツールを使っている。どれも互いに会話しない。
ChatGPTでブレインストーミングする。 Geminiでリサーチする。 Claude CodeとCursorで構築する。 DeepSeekやKimiで推論する。 どのツールも単独では優れています。
しかし、火曜日のChatGPTセッションで得た画期的なひらめきは? 水曜日にCursorを開くと消えています。 先月Claude Codeで下したアーキテクチャの決定は? また一から説明し直している。
あなたの知識は十数のツールに散らばり、それぞれがゼロから始まっています。
私たちはこれを解決するためにNowledge Memを作りました。 あなたと、あなたが使うすべてのAIツールの間に位置する、中立で信頼でき、完全にローカルなメモリレイヤーです。 最初のリリース以来、Memはあなたの日々の仕事、学習、創作を通じて流れる貴重なコンテキストを静かに集めてきました。
v0.6は、Memが待つのをやめ、あなたが頼む前に貢献し始めるリリースです。
バックグラウンドインテリジェンス
v0.6より前、Memは忠実な収集者でした。 あなたが与えたものはすべて保存しましたが、つなぎ合わせ、統合し、あなたの知識を意味づける作業はあなたのものでした。
今ではMemが、あなたが眠っている間にその作業を行います。
毎朝、あなたはブリーフィングで目を覚まします。 一晩のうちにあなたの知識に何が変わったか。
どんなパターンが現れつつあるか。
何があなたの注意を必要としているか。
それは~/ai-now/memory.mdに書き出されます。
どのAIエージェントもセッション開始時に読むプレーンなファイルです。
あなたのClaude Codeセッション、あなたのCursorプロジェクト、あなたのOpenClawエージェント、それらはすべて、あなたが知っていることを知った状態で一日を始めます。
あなたの記憶は進化します。 データベースアーキテクチャについて新しい考えを記録すると、Memはそれを単にファイルするだけではありません。 同じトピックに関するあなたの以前の考えを見つけ、問いかけます。 これは古い考えを置き換えるのか? 豊かにするのか? 別の情報源から確認するのか? それとも矛盾するのか? 時間が経つにつれ、あなたの知識はノートの山ではなくなります。 それは、あなたの考えがどう変わったかのバージョン管理された履歴です。
クリスタルが形成されます。 複数の記憶が同じトピックの周りに集まると、Memはそれらを単一の高品質な参照、すなわちクリスタルに統合します。 認証についての散らばった5つのノートをシステムが読み、決定的な要約を書くようなものだと考えてください。 すべての主張はその出典までたどることができます。
インサイトはあなたが見逃したつながりを浮かび上がらせます。 Memは領域を横断して見ます。 あなたのフロントエンドの決定、データベースのリサーチ、API設計のノート。 明白でないつながりや、再び重要になった忘れられた決定を見つけると、実際の内容とともにあなたに伝えます。「あなたの10月のキャッシュ戦略は3月の評価と矛盾しています。 こちらが両方の側面です。」
フラグは問題を捉えます。 矛盾、古くなった情報、検証が必要な主張。 Memはそれらをあなたのレビュー用にマークし、対立する内容を並べて表示します。 何を残すかはあなたが決めます。
これらすべてはあなたのマシン上で静かに動作します。 どのタスクを有効にするかはあなたが選びます。 クラウド処理はありません。 データがあなたのデバイスから出ることはありません。 高度な機能のドキュメント
タイムライン
v0.6のメインインターフェースは、すべてが起こる単一の無限のストリームです。
メニューはありません。 フォームもありません。 ただ入力するだけです。 考えを落とし、質問をし、URLを貼り付け、ファイルを添付します。 Memがあなたの意図を理解します。
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「APIはセッションCookieではなくJWTトークンを使うべきだ。 これはセキュリティレビューの後に決めた。」 決定として保存され、既存のAPIの記憶にリンクされ、以前の認証ノートを豊かにするものとして検出されます。
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「私の主な知識テーマは何?」 Memはあなたのグラフに問い合わせ、トピッククラスターを見つけ、あなたに伝えます。
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「https://arxiv.org/abs/2401.12345」 Memはページを読み、要約し、知識を保存します。 1つのURL、手間ゼロ。
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「私のアイデアのうち、最も進化したものはどれ?」 Memはあなたの記憶をまたいで進化の連鎖をたどり、最も豊かな履歴を示します。
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「私のワーキングメモリを見せて。」 あなたの朝のブリーフィングが、ここにあります。
あなたのPensieveにメッセージを送るようなものだと考えてください。 あなたが言うことはすべてあなたの知識の一部になります。 あなたが尋ねることはすべてあなたの全履歴から引き出されます。 そしてあなたのメッセージの合間には、タイムラインがMemがバックグラウンドで何をしてきたかを示します。 形成されたクリスタル、見つかったインサイト、立てられたフラグ。
任意の項目を選択すると、関連する記憶と実行できるアクションを含むコンテキストパネルが表示されます。 ライブのナレッジグラフがその横に描画され、選択した記憶があなたの知識の残りとどうつながっているかを示します。 新しい考えを入力すると、グラフはリアルタイムで更新され、入力し終える前にそれが何に関連するかを示します。
点をつなぐ
Exchange v2: 13以上のAIプラットフォーム
ブラウザ拡張機能をゼロから書き直しました。
これで13以上のAIプラットフォーム に接続します。 Claude、ChatGPT、Gemini、DeepSeek、Kimi、Qwen、ChatGLM、MiniMax、Perplexity、Poe、Grok、Manus、Open WebUI。 すべてのツールをまたいだすべての会話が、1つの記憶に流れ込みます。
本当の変化は スマートディスティル です。 会話全体を盲目的に保存する代わりに、Memは各ターンを評価し、覚えておく価値があるものを判断します。 画期的なインサイトは保存されます。 雑談はスキップされます。 LLMプロバイダー (OpenAI、Anthropic、Gemini、xAI、OpenRouter、Ollama、GitHub Copilot、または任意のカスタムエンドポイント) を選べば、拡張機能は自律的に動作します。
すべてを求める人のために: 増分同期と重複排除を備えた自動スレッドバックアップが組み込まれています。 何も失われることはありません。
Exchange: プロアクティブキャプチャ設定
Exchange: スマートディスティルのトリガー
Exchange: キャプチャ結果
エージェント会話の自動同期
あなたのコーディングエージェントは膨大なコンテキストを生成します。 アーキテクチャの決定、デバッグの突破口、実装の根拠。 そのほとんどはセッションが終わると消えてしまいます。
v0.6ではClaude Code、Cursor、Codex、OpenCodeの自動同期を追加しました。 監視するプロジェクトを設定すると、Memがセッションを自動的にインポートします。 インポート前にプレビューしたり、任意のセッションをMarkdownとしてエクスポートしたりできます。 統合のドキュメント
Browse-Now: エージェントの制御下にあるあなたのブラウザ
「ウェブを閲覧する」AIツールのほとんどは、まっさらなブラウザを起動します。 ログインセッションもありません。 Cookieもありません。 本物の何かへのアクセスもありません。
Browse-Nowはあなたの実際のChromeを操作します。 あなたがすでにログインしているあのChromeです。 あなたのエージェントはナビゲートし、クリックし、フォームに入力し、スクリーンショットを撮ることができます。 すべて99% 以上の信頼性の要素ターゲティングで:
browse-now open "https://booking.com/my-reservations"
browse-now snapshot
browse-now click @e3
browse-now fill @e5 "2026-03-15"CLIとしても、任意のエージェントが使えるスキルとしても公開されています。 これはMemがライブラリのためにURLを読む方法でもあります。
ライブラリ
時には、Memに文書を深く理解してほしいことがあります。 単なる簡単なメモではなく。
PDF、DOCX、PPTX、またはMarkdownファイルをタイムラインにドロップするか、ライブラリビューでアップロードします。 Memは文書を解析し、インテリジェントに分割し、すべてのセクションをインデックス化し、あなたの記憶と並べて検索可能にします。
そして尋ねてください。「私のアーキテクチャ文書はキャッシュについて何と言っている?」 Memは関連するセクションを見つけ、引用付きで答えます。
新しいバージョンをアップロードすると、Memは変更を検出し、手動での整理なしにあなたの知識を最新に保ちます。 ライブラリのドキュメント
新しい検索エンジン
以前のバージョンでは、Memはグラフデータベースを通じて検索を実行していました。 ベクトルマッチング、全文検索、関係のトラバーサルをすべて1つのシステムで。 それは機能しましたが、グラフデータベースは関係のために作られており、テキスト検索のためではありません。 私たちは限界にぶつかりました。 中国語と日本語のための限られたトークナイザーサポート、適切なBM25ランキングの欠如、384次元で上限に達した埋め込みモデル。
v0.6では、関心事を分離しました。 専用の検索エンジン (LanceDB) がテキストとベクトルのすべてを処理します。 グラフデータベースはそれが最も得意とすることを行います。 関係とアルゴリズムです。
その結果:
- ハイブリッド検索。 すべてのクエリはセマンティックなベクトルマッチングとBM25キーワード検索を並行して実行し、Reciprocal Rank Fusionで融合されます。 意味 と 正確な用語の両方で同時に記憶を見つけられます。
- より高忠実度の埋め込み。 384から1024次元にアップグレード (macOSではQwen3-Embedding、Windows/LinuxではBGE-M3)。 精度が劇的に向上します。
- ネイティブなCJKサポート。 中国語のための適切なトークナイザー。 自分の言語での検索がついに機能します。
- AIリランキング。 ディープモードでは、LLMが上位の結果を評価し、それぞれがなぜ関連するかを説明します。 単なるスコアではなく、理由です。
- 50% 高速化。 ディープサーチは約35秒から約15秒に短縮されました。
私たちはスコアリングパイプライン、記憶の減衰、時間的理解の基盤についてHow We Taught Nowledge Mem to Forgetで書きました。 v0.6はそのすべての上に、目的に特化して作られた検索バックエンドで構築されています。 検索と関連性のドキュメント
Memの中で知識はどう生きるか
v0.6のナレッジグラフは以前とは根本的に異なります。 私たちは認知科学に立ち返りました。 具体的には、人間の記憶が時間とともに生の経験から持続する理解へとどう変容するか、そしてそのグラフモデルを反映するように設計しました。
トレース は生の記録です。 完全な会話スレッド、アップロードされた文書、ブラウザのキャプチャ。 高忠実度、大量。 何も失われません。
ユニット は抽出された知識です。 個々の事実、決定、計画、学び。 それぞれが8つのタイプのうちの1つに分類されます。 1つの会話スレッドから十数のユニットが生まれることがあり、それぞれが独立しながらも、出所のためにそのソースにリンクされています。
クリスタル は統合です。 複数のユニットが収束すると、システムはそれらを単一の、コンテキストに依存しない参照へと蒸留します。 5つの情報源からのクリスタルは要約ではありません。 それは統合された理解であり、すべての主張はその起源までたどることができます。
結合組織はEVOLVES関係 です。 任意の2つの記憶がどう関係するかを捉える統一モデルです。 すべてのリンクは内容の関係 (置き換える、豊かにする、確認する、または挑戦する) と、任意のワークフロー進行マーカーを持ちます。 これらの4つの関係は網羅的です。 同じトピックに関する2つの関連する記憶が与えられたとき、新しい方は古い方に対してこの4つのうちの1つを行わなければなりません。
これは抽象的な分類学ではありません。 Memが 「あなたのデータベースアーキテクチャの考えは3月から10月にかけて6つの記憶をまたいで進化した」 と伝えるとき、それはキーワード検索を実行しているのではなく、実際の進化の連鎖をたどっています。
この上に、コミュニティ検出 が関連するエンティティを自動的にトピックグループにクラスター化し、あなたが明示的に整理したことのない専門領域を明らかにします。 そして ノード重要度スコアリング があなたのグラフで最も影響力のある概念を浮かび上がらせ、システムがどの知識が最も重みを持つかを知ることができます。
MCP: すべてのエージェントの中に、あなたの完全なグラフを
MCP (Model Context Protocol) は、AIエージェントが外部ツールに接続する標準的な方法です。 Memは初日からMCPをサポートしてきましたが、以前のバージョンでは基本的なものでした。 記憶を検索し、記憶を追加し、ラベルを一覧表示する。 エージェントは読み書きできましたが、あなたの知識を 理解 することはできませんでした。
v0.6は知識の表面全体にわたって24のツールを公開します。 あなたのエージェントはEVOLVESの連鎖をたどり、ある決定が6か月の間にどう変わったかを見ることができます。 クリスタルを一覧表示して統合された理解を見つけることができます。 トピックコミュニティに問い合わせて専門知識のクラスターを発見できます。 ワーキングメモリを読んで今日何があなたの頭にあるかを知ることができます。 チャットから直接ナレッジグラフの抽出やコミュニティ検出をトリガーできます。
そしてMCP Appsがあります。
MCPホストの中で直接レンダリングされるインタラクティブなグラフ可視化です。
あなたのClaude Desktopエージェントがexplore_graphを呼び出すとき、それはIDのリストを返しません。
会話の中にライブでインタラクティブなナレッジグラフをレンダリングします。
クリックできるノード、たどれるエッジ、チャットを離れることなく可視化されたあなたの知識。
同じグラフ可視化が、タイムラインのコンテキストパネル、ライブラリのソース接続、そしてMemアプリの専用グラフビューを支えています。 1つのグラフエンジンが、あなたの知識が生きるすべての場所に。 使用法のドキュメント
どこからでもMemにアクセス
Memは設計上ローカルファーストです。 あなたの知識はあなたのマシン上にあり、それが正しいデフォルトだと私たちは信じています。
しかしローカルファーストは、ローカルのみを意味するべきではありません。
v0.6はAccess Anywhereを導入します。
Cloudflareを活用したワンクリックの安全なトンネルです。
自宅のMac miniで動いているあなたのMemが、オフィスのラップトップから、別のマシンのブラウザ拡張機能から、リモートサーバー上のあなたのOpenClawエージェントから、あるいはどこからでもあなたのnmem CLIからアクセス可能になります。
2つのモード:
- クイックリンク。 ランダムな
*.trycloudflare.comURL。 アカウント不要。 ワンクリック。 - Cloudflareアカウント。 永続的なアクセスのための、あなた自身のドメイン上の安定したURL。
すべてのリクエストにはあなたのAPIキーが必要です。 トンネルはあなたの制御下にあります。 データが私たちのサーバーを通ることはありません。 ローカルファースト、プライバシーファーストの原則は、Memがより多くのクライアントに拡大する中でも保たれています。
更新、2026年3月。 Access Anywhereは今やMemのウェブクライアントとモバイルクライアントも支えています。 モデルは依然として同じです。 あなたのMemアプリはあなた自身のマシン上の信頼できる情報源であり続け、ウェブやモバイルのクライアントは私たちのサーバーを通るのではなく、あなたのトンネルを通じてそれに接続し直します。
どこからでも Mem にアクセスする設定
統合
私たちは、記憶が最も重要となるツールのためのプラグインを作りました:
- OpenClaw: OpenClawエージェントフレームワークのためのネイティブな記憶。 エージェントはMCPのオーバーヘッドなしでセッションをまたいでコンテキストを共有します。
- Raycast: 記憶を検索し、インサイトを保存し、ワーキングメモリを読み書きします。 すべて⌘ + Spaceから。
- Alma Plugin: Almaのコラボレーティブワークスペース内での記憶統合。
- Claude Code v0.6: セッション開始時にワーキングメモリを注入します。 コンテキスト圧縮時にチェックポイントを促します。
- npx Skills: 任意のエージェントへのワンコマンドインストール:
npx skills add nowledge-co/community/nowledge-mem-npx-skills。 記憶の検索、保存、ワーキングメモリ、グラフ探索をカバーする4つのスキル。
Linuxヘッドレスデプロイ。 Memはデスクトップアプリですが、多くのユーザーがディスプレイのないホームサーバー、VPS、またはCIマシンで動かしたいと考えています。
そこで私たちはコントロールプレーン全体 (設定、トンネル管理、エージェントスケジューリング、ヘルスモニタリング) をUIからnmem CLIとTUIに作り直しました。
これでヘッドレスのLinuxマシンにMemをデプロイし、すべてをターミナルから管理できます。
サーバーデプロイのドキュメント
コミュニティはDeepChatとLobeHubにもネイティブサポートを構築しました。
さらに: ビジュアルの刷新 (色を減らし、境界線をなくし、コンテンツファースト) と、エージェントが私たちのドキュメントをネイティブに読めるようにする/llms-full.txtのLLMフレンドリーなドキュメント。
コミュニティのドキュメント
設計哲学
私たちはv0.6の背後にある原則に長い時間を費やしました。 それらは共有する価値があります。
すべてのカードはそのスペースを稼がなければならない。 それがなくなったときに寂しく思わないなら、それは存在すべきではありません。 空の朝のブリーフィングは、システムがあなたの時間に値する何も見つけなかったことを意味し、沈黙が正しい答えです。
内容が語り、ラベルは語らない。 「あなたの10月のデータベースの決定は3月の評価と矛盾しています」 は役に立ちます。「矛盾が検出されました」 はそうではありません。 私たちは 何を を示し、決してカテゴリだけを示しません。
透明性を通じた信頼。 すべてのインサイトはその情報源を示します。 すべてのクリスタルはそれが統合された元の記憶にリンクします。 すべてのフラグは対立する内容を並べて表示します。 ブラックボックスはありません。
自動化ではなく、主体性。 Memは提案します。 あなたが決めます。 すべてのアクションは可逆です。 システムはあなたの知識を黙って統合、削除、変更することは決してありません。
より少なく、より良く。 あなたの考え方を変える1つのインサイトは、当たり前のことを述べる10よりも価値があります。
次に来るもの
v0.6は、より大きなもののための基盤です。 Memはマルチエージェント時代のための中立なメモリレイヤーになりつつあります。 知識が蓄積され、進化し、あなたが使うことを選んだあらゆるツールが利用できるままである、信頼された場所です。
私たちが特にわくわくしている方向性の1つ: GNNベースのリンク予測。 今日、記憶の関係は埋め込みの類似性とLLMの分類によって検出され、それはうまく機能しますが、システムが明示的に評価する接続しか捉えられません。 あなたのナレッジグラフが成長するにつれ、あなた自身のグラフ構造で訓練された軽量なグラフニューラルネットワークが、分類器が見逃した可能性のある接続を予測し、テキストだけでなくあなたの知識の 形 から現れる関係を浮かび上がらせることができます。 エージェントはその後、これらの予測を浮かび上がらせる前に、文脈に基づく判断で検証します。 グラフはあなたの知識を保存するだけでなく、それについて推論し始めます。
私たちのロードマップ:
- グラフニューラルネットワークのリンク予測 による構造を意識した関係の発見
- 共有された組織的知識のための チームメモリ
- エコシステムが成長するにつれての より深いエージェント統合
すでにMemを使っているなら、設定からv0.6に更新してください。 初めてなら、ここから始めてください。 すべての詳細については、完全な変更履歴をご覧ください。
あなたの考えを聞かせてください。 XまたはGitHubで私たちを見つけられます。
Nowledge Memは個人とAIネイティブチームのためのメモリレイヤーです。 詳しくはこちらまたはドキュメントを読む。